PV型旋风分离器的响应面实验建模及粒子群优化

• 作 者: 王玮
• 机 构: 太原理工大学
• 出 处: 太原理工大学
• 发表日期: 2018年01期
• 关键词: PV型旋风分离器 粒子群算法 响应面建模 多目标优化 结构优化

粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)作为近年发展起来的智能优化算法的代表，有着结构简单、容易理解、程序易实现，寻优速度快等特点，适用于求解不可微、非线性、多目标等复杂问题，因而广泛应用于工程领域中以解决实际问题的优化，本文将其应用于旋风分离器结构的优化。　　旋风分离器是一种结构简单，分离效率高，安装维护方便的气固分离设备。PV型旋风分离器由于其优越的性能，一经开发便广泛应用于石油行业催化裂化中催化剂的回收。由于旋风分离器的性能参数与影响因素间的关系复杂，因此研究者为了更准确的描述这种关系做了大量的理论和试验研究。本文的主要研究内容如下：　　1、为了准确描述PV型旋风分离器的压降和总效率与几何结构等影响因素之间的关系，以便有效预测出高效低阻的旋风分离器结构，基于已发表文献中的试验数据，使用 Design-Expert 软件中的历史数据拟合功能（Historical Data）分别对 PV 型旋风分离器的压降和总效率进行了响应面（response surface methodology，RSM）回归建模，得到了压降和总效率随各因素变化的多项式回归方程，由模型的相关系数R2和各项的P值和F值表明了方程的可靠性。并对所得响应面进行了分析，通过三维曲面更直观的展示了两两因素间的相互作用对性能的影响。　　2、基于得到的总效率和压降的响应面方程式，分别选用基于单目标粒子群的传统约束优化方法和多目标粒子群优化两种方法对总效率和压降进行优化，以便合理选择入口截面比KA，和排气管下口直径比dr和入口气速Vi的值，使得总效率更高且压降更低。其中约束优化是以总效率和各参数范围为约束条件，以压降最小为优化目标利用粒子群优化算法进行寻优，得到了特定粉尘特性下，压降随总效率变化的曲线，以及曲线上任一操作点对应的结构参数和操作气速。优化结果表明，建立的模型与真实试验的拟合程度较高，且优化效果较好，得到的优化点可以作为设计参考，为PV型旋风分离器性能参数的实验建模和结构尺寸优化提供了新的思路。